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J-GLOBAL ID：202202251422785549   整理番号：22A0909816

マルチマーケット関心を考慮した周波数規制におけるウィンドファーム参加の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of wind farm participation in frequency regulation considering multi-market interests

著者 (4件)： Yang XiYun (School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Fan Liwei (School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Gao Xiaxiang (School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Liu Han (School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)
資料名： Journal of Renewable and Sustainable Energy  (Journal of Renewable and Sustainable Energy)
巻： 14  号： 1  ページ： 013304-013304-11  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3503A  ISSN： 1941-7012  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウインドファームは,複合エネルギー-周波数規制(E-FR)市場に参加するのに,風力発電と周波数調整能力の両方の組合せとして,ウインドファームと,エネルギー市場とFR市場の両方におけるウィンドファームとを考慮した。本論文では,ウィンドファーム収入の分布に対する異なる入札決定の影響を,2つの市場の関心が互いに演じるプロセスで解析した。カーネル極端学習機械(KELM)-粒子群最適化(PSO)-適応拡散カーネル密度推定(AKDE)の風力確率密度予測モデルを,良好な適合能力とAKDE方式を有する改良極端学習機械(KELM)を用いて確立し,ウインドファーム入札を,多目的量子遺伝的アルゴリズムによって最適に解決する風力確率予測の前提に関して実行して,最適化結果をエントロピーファジィC平均クラスタ化を用いてフィルタリングした。シミュレーション解析のための実際のウィンドファーム運転データに基づいて,このモデルは,入札決定におけるウインドファーム参加の参照である,異なる選好展望から,共同市場におけるウインドファーム参加の利点を分析する。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  フィルタリング ,  周波数制御 ,  入札 ,  風力発電 ,  確率密度 ,  クラスタ化 ,  モデル ,  風力 ,  *ウインドファーム ,  予測モデル
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  カーネル推定 ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  マーケット ,  関心 ,  規制 ,  ウィンドファーム ,  参加 ,  解析